머신러닝 학습방법 파이프라인 및 데이터 전처리
*머신러닝 학습방법 a. 지도학습: 문제,정답을 알려주고 학습 -분류: 학습데이터를 이용하여 입력값이 어떤 종류인지 분류. ex) AI 스피커, 음성인식 로지스틱회귀, SVM, KNN, 결정트리, 랜덤포레스트, 퍼셉트론, 신경망 -예측: 학습데이터를 이용하여 연속적인 숫자 값을 예측. 선형회귀, 다항식회귀, 릿지회귀, 라쏘회귀, 일래스틱넷 b. 비지도학습: 답을 알려주지 않고 학습 -군집: 학습데이터 특성에 따라 유사한 것으로 군집. 계층적군집화, K-means, SOM, EM 알고리즘 -연관규칙: 특정 사건들의 발생빈도를 통해 상호연관성을 표현하는 규칙. ex)추천 지지도, 신뢰도, 향상도, Apriori c. 강화학습: 보상을 통해 상을 최대화하는 방향으로 행위를 강화하는 학습 *머신러닝 파이프라인 ..
2023. 4. 25.
